近几年,我国植保无人机行业飞速发展,使用无人机植保的作业方式越来越普遍。我国农田作业环境普遍存在电线杆、树木等障碍物,当飞行作业的无人机遇到障碍物时,必须依赖飞手视觉观察并手动遥控来避开障碍物。这种人工避障的作业方式严重影响作业效率,威胁飞机飞行安全。因此,自动避障技术的研究对保障植保无人机的安全飞行与全自动飞行具有重要意义。本文主要工作有:(1)针对植保无人机避障问题,提出了一种基于结构光视觉的障碍物检测方法。基于三角测量原理,通过半导体激光器与CCD间特殊的光路设计,设计了可探测前方障碍物信息的光学检测系统。该光学系统由线结构光光源、CCD、镜头和滤光片等组成。其中光源的光轴与CCD成像光轴之间的夹角设计为θ,光源出光孔与CCD成像光轴之间的距离设计为z。光源发出的线结构光经障碍物表面的反射,成像于CCD靶面上,通过图像采集、处理和计算得出前方障碍物距离、方位角度和宽度的计算公式。最后,结合飞机飞行姿态参数,提出了根据机身姿态角来修正检测结果的处理方法。(2)完成了避障系统的软硬件设计。选择多旋翼植保无人机为避障测试平台、小型工控机为避障主控模块。根据植保作业的避障要求与机身尺寸的视场需求,设计出由CCD、镜头、结构光光源、滤光片和模块支架组成的避障检测模块,从而完成了硬件平台设计。将软件设计划分为避障飞前准备、避障检测和避障动作等三部分。飞前准备部分主要完成避障参数设置和飞前自检。检测部分包括实时检测流程与图像处理的设计,提出了对障碍物分类处理的图像处理方法。针对动作模块,根据障碍物与无人机相对位置的不同生成对应的动作指令和移动距离,并发送给飞控,飞控插入避障航点。最终完成了避障的软件设计。(3)完成了检测模块的参数θ与z标定设计。根据距离检测的原理,提出了由设定距离来推导出待标定参数θ与z计算公式的标定方法,并且设计出了合适的标定板。最后通过标定系统的软硬件设计,完成检测模块的参数标定工作,保证了检测模块的检测精度。(4)针对以上的避障系统,设计了标定实验、障碍物检测的静动态实验以及避障飞行实验。实验结果表明,在3000mm内,该检测模块对距离的检测误差不超过±60mm,角度检测误差不超过±4.0°,宽度检测误差不超过±10mm,并实现了飞行过程中的自动避障,验证了本文提出的基于结构光视觉的植保无人机避障技术的有效性。